Product Design, Manufacturing & Innovation Resources
بيت » معامل التحديد (R²)

معامل التحديد (R²)

1900
  • Karl Pearson
إحصائي يقوم بتحليل بيانات نموذج الانحدار في بيئة مكتبية.

(صورة توضيحية فقط)

إحصائية تُشير إلى مدى جودة مطابقة النموذج، وتمثل نسبة التباين في المتغير التابع التي يُمكن التنبؤ بها من المتغير (المتغيرات) المستقل. قيمة R² تساوي 1 تُشير إلى مطابقة مثالية، بينما تُشير القيمة 0 إلى عدم وجود علاقة خطية. تُحسب R² كالتالي: R² ≡ 1 / (SS_{res} / SS_{tot})، حيث SS_{res} هو مجموع مربعات البواقي.

معامل التحديد (R²) هو مقياس أساسي لتقييم نماذج الانحدار. فهو يوفر مقياسًا بديهيًا لمدى قدرة النموذج على تفسير التباين في النتيجة. ويُشتق من عنصرين رئيسيين: الأول هو مجموع المربعات الكلي (SSₜ = ∑ᵢ (yᵢ ∧ ȳ)²)، الذي يقيس التباين الكلي في المتغير التابع y. والثاني هو مجموع مربعات البواقي (SSₐ = ∑ᵢ (yᵢ ∧ ȳ)²)، الذي يقيس التباين المتبقي غير المُفسَّر بواسطة النموذج، حيث ȳ هي القيمة المتوقعة.

يمكن تفسير الصيغة R² = 1 / (SS_{res}/SS_{tot}) على أنها النسبة المئوية للتباين الكلي الذي يُفسَّر بواسطة نموذج الانحدار. على سبيل المثال، قيمة R² تساوي 0.75 تعني أن 75% من التباين في النتيجة يُمكن تفسيره بواسطة المتغيرات التنبؤية في النموذج. في الانحدار الخطي البسيط، R² هو ببساطة مربع معامل ارتباط بيرسون (r) بين القيم المرصودة والمتوقعة.

مع ذلك، لمعامل R² قيدٌ كبير: فهو لا ينخفض ​​أبدًا عند إضافة متغير تنبؤ جديد إلى النموذج، حتى لو كان هذا المتغير غير ذي صلة. قد يكون هذا مُضلِّلًا ويُشجِّع على الإفراط في الملاءمة. ولمواجهة ذلك، غالبًا ما يُستخدم مُربَّع R المُعَدَّل. فهو يُعدِّل قيمة R² لمراعاة عدد المُتنبئات في النموذج، مما يُوفِّر مقياسًا أدقّ لملاءمة الانحدار المُتعدِّد.

UNESCO Nomenclature: 1209
– Statistics

يكتب

نظام مجرد

خلل

Substantial

الاستخدام

استخدام واسع النطاق

مقدمات

  • مفهوم التباين والانحراف المعياري
  • طريقة المربعات الصغرى
  • معامل ارتباط بيرسون
  • Analysis of variance (ANOVA) مبادئ

التطبيقات

  • تقييم أداء النماذج التنبؤية في العلوم والهندسة
  • اختيار النموذج في القياس الاقتصادي والعلوم الاجتماعية
  • تحديد نسبة التباين التي تفسرها مجموعة من المتنبئين
  • validating financial models for تقييم المخاطر

براءات الاختراع:

NA

أفكار ابتكارية محتملة

  • a ‘model confidence score’ for citizen data scientists using automated machine learning platforms
  • تتبع R² الديناميكي في التعلم التعزيزي لتقييم فعالية السياسة بمرور الوقت
  • خوارزميات الفحص الجيني التي تستخدم متغير R² المعدل لتحديد مجموعات الجينات التي تفسر تباين المرض
  • لوحات معلومات أداء المحفظة في الوقت الفعلي والتي توضح النسبة المئوية للعائدات التي تفسرها عوامل السوق
  • أدوات الاكتشاف العلمي التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي والتي تصنف الفرضيات بناءً على التباين الموضح الذي تقدمه للبيانات التجريبية
  • برنامج تخطيط حضري يقيم مدى نجاح تغييرات تقسيم المناطق في تفسير الاختلافات في ازدحام المرور
  • تطبيقات اللياقة البدنية المخصصة التي تحسب R² للنظام الغذائي والتمارين الرياضية على تقدم فقدان الوزن
  • climate model validation tools that measure the proportion of temperature variance captured by simulations
  • نماذج تقسيم العملاء التي يتم تقييمها بناءً على مدى قدرة التركيبة السكانية على تفسير سلوك الشراء
  • أنظمة مراقبة الجودة الآلية التي تستخدم R² لتقييم مدى قدرة قراءات المستشعر على التنبؤ بعيوب المنتج
يتعلق بـ: معامل التحديد، معامل التحديد، جودة المطابقة، تقييم النموذج، التباين المفسر، مجموع المربعات، تشخيصات الانحدار، الدلالة الإحصائية، معامل التحديد المعدل، الارتباط.

السياق التاريخي

معامل التحديد (R²)

1854
1884
1896
1900
1903
1914
1922
1854
1854
1895
1899
1900
1911
1920
1924

(إذا كان التاريخ غير معروف أو غير ذي صلة، على سبيل المثال "ميكانيكا الموائع"، يتم توفير تقدير تقريبي لظهوره الملحوظ)

أحدث الإضافات

أهم المنشورات والمقالات

أفضل الأدوات الأصلية

السنة العاشرة عيد

الصور والتنزيلات بالحجم الكامل متاحة فقط، ومجانية تمامًا، للأعضاء المسجلين.